AGE-RAGE Axis in the Pathophysiology of Chronic Lower Limb Ischemia and a Novel Strategy for Its Treatment
Notice bibliographique
Résumé
This review focuses on the role of advanced glycation end products (AGEs) and its cell receptor (RAGE) and soluble receptor (sRAGE) in the pathogenesis of chronic lower limb ischemia (CLLI) and its treatment. CLLI is associated with atherosclerosis in lower limb arteries. AGE-RAGE axis which comprises of AGE, RAGE, and sRAGE has been implicated in atherosclerosis and restenosis. It may be involved in atherosclerosis of lower limb resulting in CLLI. Serum and tissue levels of AGE, and expression of RAGE are elevated, and the serum levels of sRAGE are decreased in CLLI. It is known that AGE, and AGE-RAGE interaction increase the generation of various atherogenic factors including reactive oxygen species, nuclear factor-kappa B, cell adhesion molecules, cytokines, monocyte chemoattractant protein-1, granulocyte macrophage-colony stimulating factor, and growth factors. sRAGE acts as antiatherogenic factor because it reduces the generation of AGE-RAGE-induced atherogenic factors. Treatment of CLLI should be targeted at lowering AGE levels through reduction of dietary intake of AGE, prevention of AGE formation and degradation of AGE, suppression of RAGE expression, blockade of AGE-RAGE binding, elevation of sRAGE by upregulating sRAGE expression, and exogenous administration of sRAGE, and use of antioxidants. In conclusion, AGE-RAGE stress defined as a shift in the balance between stressors (AGE, RAGE) and antistressor (sRAGE) in favor of stressors, initiates the development of atherosclerosis resulting in CLLI. Treatment modalities would include reduction of AGE levels and RAGE expression, RAGE blocker, elevation of sRAGE, and antioxidants for prevention, regression, and slowing of progression of CLLI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».